「视觉特征编码器」共找到 792 篇相关文章
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。
谢赛宁新作：VAE退役，RAE当立
谢赛宁团队研究表明VAE时代结束，RAE将接力。RAE是用于扩散Transformer训练的新型自动编码器，能提供高质量重建结果，有语义丰富潜空间，支持可扩展架构，收敛快，在ImageNet图像生成效果强劲。
扩散模型自引导新范式：直接交换token就能变强！ | CVPR‘26 Oral
上海交大和vivo研究者提出自交换引导（SSG），不依赖文本条件、不加噪声、不改模型，只交换token特征。在多数据集实验中，SSG表现超现有方法。不过，其缺理论支撑、计算开销大。
将文章、故事变成漫画脚本提示词参考
文章给出将文章、故事变成漫画脚本的提示词参考，包含生成脚本和画图示例对话，从视觉风格、封面设计、布局、叙事结构、对话与文字设计等方面提出详细要求，为漫画脚本创作提供指引。
一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型，首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明，训练成本低，性能媲美GPT - 4.1，为医学AI带来新范式。
MSSP | 西北工业大学马启悦，高传强等：融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识
本文提出融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识方法，从时序流场提取激波特征，用稀疏辨识构建参数化代数方程，增强预测精度与泛化能力，为准确预测跨声速气动载荷提供新思路。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型，重新思考AI处理长文本方式，用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器，实验效果好，成本降低，还解决了一些算法和工程问题。
真可用！美团数字人模型开源，MV、电商等统统拿下
美团开源数字人视频生成框架 LongCat - Video - Avatar 1.5 版本，换音频编码器、加速推理，支持多任务与多场景。经770人评测，它在多维度领先对手，各方面表现均衡，效率与质量兼得。
多模态推理最高加速3.2倍！华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025
华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025，其提出视觉感知投机推理（ViSpec）框架，解决草稿模型处理图像信息效率难题，在不牺牲生成质量下，对主流VLM最高达3.22倍推理加速。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。